언어와 영상의 가치 표현
문장과 이미지가 대응한다는 사실만으로 목표 달성의 진행 정도가 정해지지는 않는다. LIV는 시각·언어 표현과 가치 함수 학습을 하나의 목적으로 연결한다.
목표 조건의 조밀한 보상
언어나 이미지로 목표를 주면 해당 작업을 시도하는 영상의 각 프레임에 보상을 부여한다. 사람이 수행한 영상과 보지 못한 로봇·환경의 영상으로 활용 범위를 조사했다.
사전 학습과 미세 조정
사람 동영상으로 사전 학습한 뒤 목표 도메인의 자료가 있다면 같은 목적을 사용해 미세 조정한다. 표현 학습과 보상 지정에 공통된 학습 틀을 사용하는 방식이다.
보상과 성공의 관계
높은 보상이 실제 작업 성공을 항상 보장하지는 않는다. 언어 목표와 관측의 일치, 시간별 보상 변화 및 후속 제어의 성공을 따로 평가해야 한다.
관련 문서
VIP 시각 보상 학습 / R3M / EPIC-KITCHENS-100 / EgoBridge / 강화 학습 / 대조 학습